リッジ回帰 – 閉形式解、正規化項

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、
変数 X、y を用いてリッジ回帰モデルを訓練してください．

# Q1：コスト関数に SGD を用いた線形回帰モデルをインポートしてください．
##########

[Q1 選択肢]
1. from sklearn.decomposition import SGDRegressor
2. from sklearn.ensemble import SGDRegressor
3. from sklearn.linear_model import SGDRegressor

np.random.seed(0)
m = 20
X = np.random.rand(m, 1)
y = 3 + 2 * X + np.random.randn(m, 1) / 5

ridge.fit(X, y)
print(ridge.predict([[0]]))

#Q2：SGDRegressor() クラスを用いて SGD モデルを訓練してください．
sgd_reg = ##########
sgd.fit(X, y.ravel())
print(sgd.predict([[0]]))

[Q2の選択肢]
1. SGDRegressor(max_iter=50, tol=-np.infty, penalty=”l2″, random_state=42)
2. SGDRegressor(max_iter=50, tol=-np.infty, penalty=”l1″, random_state=42)
3. SGDRegressor(max_iter=50, tol=-np.infty, random_state=42)